ETL 过程中的转换规则可以通过基于代码的框架、配置驱动的工具和数据管道编排来实现自动化。自动化通过定义可重用规则来减少手动编码，这些规则可以根据数据模式或业务逻辑动态调整。例如，开发者可以使用 Apache Spark 等工具或 Pandas 等库以编程方式应用转换，规则通过配置文件参数化。这种方法集中了逻辑，无需重写代码即可进行更改。dbt (数据构建工具) 等工具通过允许使用 Jinja 模板进行 SQL 转换，以实现动态 SQL 生成，从而进一步简化了这一过程，使得规则可以在不同数据集上重用。
一种常用方法是元数据驱动的自动化，其中转换规则在表格或 JSON/YAML 文件中定义。例如，配置文件可以指定应使用参考表中的汇率对所有名为“price”的列应用“currency_conversion”转换。ETL 过程读取此元数据，对其进行验证，并在运行时执行转换。这使得业务逻辑与代码分离，非开发者也可以安全地更新规则。AWS Glue 或 Azure Data Factory 等工具支持此功能，允许用户在可视化界面或 JSON 中定义映射，然后将其转换为可执行代码。自动化还处理边缘情况，例如根据预定义规则在数据缺失时应用默认值。
另一种方法是将自动化测试和版本控制集成到转换逻辑中。例如，CI/CD 管道可以在部署转换规则之前使用 pytest 进行数据质量检查（例如，确保关键字段没有空值）来验证规则。Great Expectations 或 SodaCL 等工具允许开发者定义验证规则（例如，“总销售额必须 ≥ 0”），这些规则在 ETL 作业期间自动运行。Git 等版本控制系统跟踪转换逻辑的更改，以便在出现错误时能够回滚。这确保了一致性和可靠性，尤其当转换涉及复杂依赖（例如聚合来自多个源的数据）时。通过结合这些方法，开发者可以创建可维护、可扩展的 ETL 管道，以最少的手动干预来适应不断变化的数据需求。